\chapter{绪论}

\section{课题背景和意义}
% 课题背景
%% 工业智能化
近年来，随着工业智能化的迅速发展，传统制造业正加速向智能运维时代迈进\cite{sci4030026}。
%% 维护模式：定期维护 -> 预测性维护
与此同时，工业设备的健康管理与维护方式也逐步从传统的定期维护模式向数据驱动的预测性维护模式（Predictive Maintenance, PdM）转变。
%% PHM技术
在这一背景下，故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）技术应运而生，成为保障工业系统安全性与可靠性的重要手段\cite{SUN2023107634}。
PHM 通过在工业生产现场广泛部署大量的高精度、多功能传感器设备，实现对工业设备运行数据的实时采集，并通过深入分析和挖掘这些监测数据，进一步实现对设备的健康状态的实时监测、对未来可能发生的潜在故障的识别、预测设备的剩余使用寿命等重要的工业设备健康管理任务。
PHM 技术能够为决策者提供科学的维护建议，从而提高设备的可用性，优化维护策略，并有效降低维护成本。

% RUL预测
%% 引出 PHM 中的 RUL 预测
在工业大数据的时代下，通过广泛部署的传感器装置可以得到能够反应设备运行情况的大量监测数据，而剩余寿命预测正是连接从设备监测数据到给出个性化与智能化的健康管理建议的流程中至关重要的一环，是 PHM 体系中的核心任务之一\cite{Li2023ANN}\cite{CHENG2021101247}。
%% 剩余寿命的定义
剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）是指设备从当前运行时刻到完全失效时刻的剩余运行时间，其单位可以是通常意义上的日历时间，也可以是运行周期、运行次数、航程等\cite{SI20111}。
%% RUL 预测的重要性
精准的剩余寿命预测对于优化设备管理、制定维护策略、延长设备使用寿命以及避免突发性故障都具有重要意义。通过有效的 RUL 预测，维护人员可以根据设备的健康状态合理安排维修计划，既能避免过早维护造成的资源浪费，又能防止维护滞后导致的设备损坏甚至灾难性事故。

% 研究挑战
% 在实际的生产环境中，许多工业设备在运行过程中呈现出复杂的退化模式，使得 RUL 预测面临严峻挑战\cite{yang2016bayes}。
% %% 非单调
% 首先，此类设备的退化轨迹往往并非单调递减，而是受到外部环境变化或维修行为的影响，可能出现短暂的性能恢复。
% 例如，在定期维护或关键部件更换后，设备的运行状态可能会有所改善。
% 这种非单调退化特性使得依赖平稳衰退假设的传统预测方法难以适用。
% %% 退化事件频发
% 其次，复杂退化设备在运行过程中常伴有频繁的退化事件，如突发负载变化、环境扰动等，这些因素可能引发退化轨迹的剧烈波动，使设备的整体退化特征呈现出明显的非线性和时变性。
% 相比之下，仅受磨损和消耗等缓慢累积效应影响的设备，其退化过程通常较为平滑，更易于建模和预测。
% 因此，如何高效建模复杂退化过程并准确预测设备的剩余寿命，已成为当前 PHM 领域亟待解决的关键问题。

在实际的工业生产环境中，根据退化模式的复杂程度，可以将设备的退化过程大致划分为简单退化过程与复杂退化过程两类。
假设有一个能够反映设备性能变化的退化指标，则可以用其随时间变化的曲线来代表设备的整个退化过程，通过图 \ref{fig:3_1} 中对简单退化过程和复杂退化过程的对比，可以看出两者在时间演化特性方面呈现出显著差异。简单退化过程是指设备性能随运行时间推移持续下降，整体退化趋势保持较强的单调性，且不易受到外部环境或运行条件变化的干扰。例如，航空发动机的涡轮叶片在长期高温、高压和高速旋转的工作环境下，会因材料疲劳和热腐蚀逐渐老化，其厚度随时间推移不断减小。叶片厚度作为关键性能指标，通常呈现出单调递减的退化趋势，在无维修或外力干预的前提下，该指标不会出现自然恢复或反弹，因此具有较高的可预测性。

相比之下，复杂退化过程则表现出更加多样化与不确定的演化模式，其主要特征包括非单调退化、非线性时变特性以及对多种外部扰动的敏感性。在这类过程中，设备性能不再严格呈现稳定下降趋势，而是可能由于外部干预（如临时维修、零部件更换或运行环境改变）出现阶段性恢复。例如，交流接触器的电寿命受到开断过程中电弧能量的强烈影响。电弧释放的高能量会迅速升高接触器温度，造成接触面材料损伤，进而加速性能退化；但在设备断电后，随着温度逐渐恢复至环境水平，其性能指标可能出现暂时回升，导致整体退化轨迹呈现周期性波动。这种高度非线性与非平稳性的动态行为极大增加了建模与预测的难度，不仅使传统方法面临建模精度下降的问题，也难以有效捕捉潜在的关键退化事件。

因此，如何高效建模复杂退化过程并准确预测设备的剩余寿命，已成为当前 PHM 领域亟待解决的关键问题\cite{yang2016bayes}。

\begin{figure}[htbp]
    \centering
    \subfloat[简单退化过程\label{fig:3_1_a}]{\includegraphics[width=0.45\linewidth]{fig/简单退化过程.png}}
    \quad\quad
    \subfloat[复杂退化过程\label{fig:3_1_b}]{\includegraphics[width=0.45\linewidth]{fig/复杂退化过程.png}}
    \caption{简单退化过程与复杂退化过程对比}
    \label{fig:3_1}
\end{figure}

% 研究方法分类
目前，工业设备的剩余寿命预测方法主要可以分为三类：基于模型的方法、数据驱动的方法和混合模型方法\cite{Mrugalska2018RemainingUL}\cite{liu2025comprehensive}。

% 基于模型的方法
%% 定义
基于模型的剩余寿命预测方法依赖于对设备退化过程的精确数学建模，需要深入理解设备的物理退化机制\cite{LEE2014314}。
%% 缺点
%%% 适合简单系统
这类方法通常适用于结构较为简单、退化过程规律明确的工业系统。
%%% 复杂系统退化机理难以掌握
然而，对于大型复杂机械设备，其退化机制往往表现出高度的非线性和动态变化，使得全面掌握其物理退化机制变得极为困难。
%%% 建模难度高
即便能够深入理解设备的运行原理，复杂的物理模型仍会显著增加建模与预测的难度，从而限制了此类方法的适用范围。

% 数据驱动的方法

%% 定义
数据驱动的方法不依赖于对设备退化机理的深入理解，而是通过分析工业现场采集的大量传感器监测数据，挖掘其中的潜在退化模式，并建立预测模型，以实现对设备剩余寿命的准确估计。
%% 优点
%%% 对专业领域知识的依赖较少
相较于基于物理模型的方法，数据驱动方法的建模过程相对简单，对专业领域知识的依赖较少，从而降低了模型构建的难度。
%%% 能够基于新采集的数据更新模型
此外，该方法能够基于新采集的监测数据定期更新模型，显著提升其在复杂工业环境中的适应性。
%%% 工业智能化时代数据越来越多
随着传感器技术的进步以及机械设备智能化水平的提升，设备运行过程中可获取的实时监测数据日益丰富，为数据驱动的 RUL 预测方法提供了坚实的数据基础。

%%% 分类
数据驱动的 RUL 预测方法主要可分为三类：基于统计学习的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。
%%%% 基于统计学习的方法
%%%%% 定义
基于统计学习的方法通过建立概率统计模型来描述设备的性能退化过程，并据此进行剩余寿命预测。
%%%%% 优缺点
这类方法通常需要大量的先验知识，然而在复杂工业环境中，受设备运行条件多变性和环境不确定性的影响，这些先验知识往往难以准确获取。
此外，虽然统计学习方法能够提供不确定性估计，但其对模型假设的准确性及参数估计的精确性依赖较强。当监测变量之间存在复杂关联且数据分布不稳定时，统计模型的描述能力可能受到限制，进而影响预测精度。
%%%% 基于传统机器学习的方法
基于传统机器学习的方法通过训练监督或无监督模型学习设备退化规律，相较于统计方法，其对先验知识的依赖较小，在处理较为简单的退化过程时通常能取得良好的预测效果。然而，这类方法的特征提取和模型构建常依赖人工经验，在面对高度非线性、非单调的退化过程时，难以有效捕捉关键特征，从而影响预测性能。

%%%% 基于深度学习的方法
近年来，基于深度学习的方法凭借其强大的自动特征提取能力和对复杂非线性关系的建模能力，在 RUL 预测任务中展现出巨大潜力。特别是基于 Transformer 的深度学习模型，因其卓越的时间序列建模能力，逐步成为 RUL 预测研究的热点。然而，深度学习模型通常需要大量高质量的训练数据，以充分学习工业系统的运行模式。在某些场景下，由于数据采集成本较高或传感器覆盖有限，数据量难以满足深度模型的训练需求，导致预测效果受限。因此，在实际应用中，如何在数据有限的情况下充分挖掘设备的退化信息，提高深度学习模型的泛化能力，仍然是 RUL 预测领域亟待解决的重要问题。

%%% 混合模型方法
除了基于模型的剩余寿命预测方法和数据驱动的剩余寿命预测方法外，还有一种混合模型方法。
混合模型方法结合了基于物理模型和数据驱动方法的优点，既能利用物理模型的可解释性，又能借助数据驱动方法强大的模式识别能力，以提高 RUL 预测的准确性和适应性。该方法通过融合先验物理知识与监测数据，从而在设备退化建模和寿命预测中实现互补增强。然而，在面对复杂的退化过程时，该方法仍面临诸多挑战。一方面，构建精确的物理模型往往需要深入理解设备的退化机理，而在实际工业环境中，设备的运行状态受到多种不确定因素影响，使得建立高精度物理模型十分困难。另一方面，物理模型与数据驱动模型的融合涉及数据预处理、特征提取、模型协调等多个环节，增加了系统的复杂性，限制了其在工程应用中的推广。因此，混合模型方法的出发点虽好，但在实践过程中仍然有很多挑战。


\section{研究现状}
% 分类
如图\ref{fig:1}所示，工业设备的剩余寿命预测方法可以分为三大类：基于模型的方法、数据驱动的方法和混合模型方法\cite{10311537}。其中，数据驱动的剩余寿命预测方法又可以进一步分为：基于统计模型的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。

\begin{figure}[htbp]
    \centering
    \includegraphics[width=1.0\linewidth]{fig/剩余寿命预测方法分类.png}
    \caption{剩余寿命预测方法分类}
    \label{fig:1}
\end{figure}

% 基于模型的方法

\textbf{（1）基于模型的方法}

%% 定义
基于模型的剩余寿命预测方法依赖于对设备退化机理的深入理解，其核心在于通过构建反映物理退化过程的数学模型，来刻画设备性能随时间的演化规律\cite{cubillo2016review}。这类方法通常基于已有的物理定律或工程经验，提取关键参数用于描述退化行为，如腐蚀速率、磨损程度或裂纹扩展等。研究人员需要对设备的工作原理、主要故障模式及其演化机制有清晰认知，以确保模型能够准确反映实际的退化动态。

%% 研究工作举例
Li 等人基于 Paris 模型建立了系统物理参数与缺陷增长率之间的映射关系，提出了一种基于物理建模的自适应 RUL 预测方法\cite{LI1999103}。该方法通过预测和评估设备缺陷的严重程度，并结合自适应算法动态调整模型参数，从而提高预测精度。
Wang 等人在研究滚动轴承的 RUL 预测时，采用 EM（Expectation-Maximization）模型建立了设备的物理退化过程，并利用梯度下降算法优化 EM 模型参数，以提升预测的准确性\cite{9101682}。
此外，Qian 等人提出了一种基于卡尔曼滤波（Kalman Filters）的方法，通过该模型实现对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）和健康状态（State of Health, SOH）的实时估计，从而对设备的当前运行状态进行准确评估，并提高 RUL 预测的精度\cite{QIAN2021103319}。

%% 优缺点
得益于其良好的解释性和对长期趋势的把握能力，基于模型的方法在物理机制明确的系统中具有较强的适用性和可靠性。
尽管基于模型的 RUL 预测方法在一定条件下能够提供较高的预测精度，但其应用仍存在诸多局限性。首先，该类方法依赖大量的系统先验知识，研究人员需要充分理解设备的退化机理才能构建合理的数学模型。然而，对于复杂工业设备，其退化机制往往受到多种因素的影响，如环境变化、负载波动以及多种物理过程耦合等，使得建立精确的物理模型极具挑战性。此外，模型开发和实施通常需要高昂的计算成本，并且建模过程复杂、耗时，导致其在实际工程应用中的推广受限\cite{9187043}。为了提高模型的可行性，研究人员在实践中往往需要对退化过程进行必要的假设和简化，这可能会影响模型的适用性和预测精度，进而影响最终的 RUL 估计结果\cite{ZIO201049}。

\textbf{（2）数据驱动的方法}

与基于模型的方法相比，数据驱动的方法虽然需要依赖于大量的历史数据来完成建模，但其实现过程相对较为简便，并且适用范围更广\cite{Liewald2022Perspectives}。
数据驱动的 RUL 预测方法通过分析历史传感器监测数据和设备运行状态信息，自动学习设备的退化模式，无需依赖精确的物理或数学模型。相较于基于模型的方法，数据驱动方法具备更强的适应性和泛化能力，能够有效应对复杂的退化过程，即使设备的退化机理未知或难以建模，也能通过大规模数据训练获得较高的预测精度。
此外，数据驱动方法能够利用实时采集的监测数据动态更新模型，从而增强其对工况变化的鲁棒性。这种自适应更新机制避免了物理模型构建过程中繁琐的参数标定和高昂的计算成本，使数据驱动方法在工业应用中更具优势。特别是在传感器技术与计算能力快速发展的背景下，大规模工业数据的获取变得更加便捷，为数据驱动的 RUL 预测提供了更加坚实的基础。随着大数据技术和人工智能的不断进步，数据驱动的 RUL 预测方法已逐步成为工业界的主流解决方案。

% 基于统计模型
基于统计学习的剩余寿命预测方法通过构建概率统计模型，如马尔可夫过程、泊松过程或维纳过程等，来刻画设备性能的演化规律及其不确定性。在此基础上，可以估计设备从当前状态发展到失效状态所需的时间分布，从而实现剩余寿命的预测。相较于纯物理模型，统计模型在数据可获得性强、建模灵活性高的场景下具有较好的适应性和实用价值\cite{liu2025comprehensive}。
这类方法的历史可以追溯到20世纪50年代，W. Weibull 提出的威布尔分布（Weibull Distribution）模型，通过引入形状参数和尺度参数，能够灵活地描述机械零部件的浴盆曲线失效特征，因此在轴承疲劳寿命预测中得到了广泛应用\cite{1951JAM....18..293W}。
J. Lawless 和 M. Crowder 提出的伽马过程（Gamma Process）模型利用非负增量特性，能够有效刻画设备性能的单调退化过程，尤其适用于涡轮叶片蠕变、密封件老化等渐进性退化场景的寿命预测\cite{lawless2004covariates}。
Cai 等人提出的维纳过程（Wiener Process）模型通过引入漂移系数和扩散系数，能够同时捕捉退化趋势和随机波动特征。该方法通过结合当前监测数据与历史趋势，能够在数据缺失的情况下提高预测精度，并有效解决小样本条件下的剩余寿命预测问题\cite{CAI2021106983}。

尽管基于统计模型的方法能够在故障模式明确的场景中提供可靠的剩余寿命预测，并且能够量化模型的不确定性，但其应用存在一定局限性。首先，这类方法高度依赖于模型假设的准确性和参数估计的精度，一旦假设与实际系统不符，预测结果的可靠性将大打折扣。此外，统计模型通常基于特定的概率分布或时间序列关系，难以有效捕捉监测变量之间复杂的非线性关联。因此，在系统结构复杂、影响因素众多的情况下，基于统计模型的方法在适用性和精度上可能受到一定限制。

% 基于传统机器学习
相比于基于统计模型的方法，基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法不再依赖于大量的先验知识。这两类方法通过挖掘数据中蕴含的设备退化信息来进行剩余寿命的预测。常见的基于传统机器学习的方法包括支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）和隐马尔可夫模型（HMM）等。
例如，P.J. 等人提出了一种基于混合粒子群优化算法（PSO）和支持向量机的模型，用于预测飞机发动机的剩余使用寿命。该模型结合了成功应用于回归问题的 SVM 和 PSO 技术，在 SVM 训练过程中，通过 PSO 优化影响回归精度的核参数，从而提升预测性能\cite{GARCIANIETO2015219}。
Chen 等人提出了一种具有自相关观测的隐马尔可夫模型（HMM-AO），与标准的隐马尔可夫模型（HMM）不同，HMM-AO 模型中的当前观测不仅取决于相应的隐藏系统状态，还依赖于先前的观测值。由于该方法考虑了观测值的自相关性，并恰当描述了退化过程的时间演变，因此能够提供更准确的预测结果\cite{CHEN2019123}。

基于传统机器学习的方法相较于基于统计模型的方法，无需深入的领域专业知识，且建模过程相对简单，因此在退化过程较为简单的设备上通常能取得较好的预测效果。然而，这类方法在实际应用中仍然面临一些挑战。首先，模型训练需要大量的标注数据，而标注数据的获取往往是一个时间和成本密集的过程。其次，特征工程在传统机器学习中扮演着至关重要的角色，它依赖于人工经验和专业知识来选择和提取有效的特征。对于复杂的退化过程和大规模的工业数据，传统机器学习方法可能难以充分捕捉数据中的复杂非线性关系，从而影响预测精度。因此，尽管传统机器学习方法在一些简单场景中表现良好，但在面对复杂系统和复杂数据时，其预测效果可能受到一定的限制。

% 基于深度学习
基于深度学习的方法通过构建深度神经网络，能够自动学习数据中的特征表示，并处理大规模、高维度的复杂数据。近年来，基于深度学习的方法凭借其强大的非线性建模能力和自动特征学习能力，在剩余寿命预测任务中展现出了显著的优势。常见的基于深度学习的剩余寿命预测方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
例如，Deng 等人通过 CNN 从输入数据中提取特征后，将这些数据输入 LSTM，并加入注意力机制来预测航空发动机的剩余寿命。实验结果表明，与单一的 CNN 或 LSTM 模型相比，CNN-LSTM 模型在预测性能上表现出明显优势\cite{Deng2024Prediction}。
Ahmed 等人则提出了一种新的 LSTM 架构，用于在给定具有随机初始磨损的短序列监测数据时预测 RUL，并提出了一个新的目标函数和训练方法，减少了对系统实际退化假设的依赖，从而提升了预测准确性\cite{ELSHEIKH2019148}。
然而，在退化过程复杂、趋势不明显以及数据噪声较多的情况下，这些深度学习方法仍面临一定的挑战。例如，RNN 和 LSTM 在处理长时序数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，从而限制了模型在长时间依赖信息建模方面的能力；CNN 在时序建模时依赖滑动窗口机制，虽然能够提取局部特征，但难以捕捉长期的退化趋势。

为了解决这些问题，Transformer 模型引起了研究人员的广泛关注。最初应用于自然语言处理（NLP）任务的 Transformer 模型，其核心的自注意力（Self-Attention）机制能够有效建模长期依赖关系，而无需像 RNN 和 LSTM 那样依赖时间步的顺序进行学习和计算。这一特性使得 Transformer 在处理复杂、非线性退化数据时展现出了明显的优势。此外，Transformer 的并行计算能力显著提高了训练和推理的计算效率，降低了传统时序建模方法的时间复杂度。
在剩余寿命预测任务中，研究者们针对工业设备时序数据的特点，对 Transformer 进行了改进和优化。例如，通过结合时间序列编码结构（如时间嵌入或位置编码）来适应工业运行数据的特性，或结合图神经网络（GNN）进行多传感器信息融合，从而进一步提高预测的精准性和鲁棒性。
Zhang 等人提出了一种基于 Transformer 的深度学习RUL预测方法，通过引入局部增强通道自注意力（LECSA）机制，替代了传统自注意力机制。该机制可以自适应地提取长期依赖和局部上下文信息，并动态加权不同通道的重要性。实验结果表明，这一方法能够取得优异的预测效果\cite{ZHANG2025109815}。
Fu 等人则针对航空发动机的RUL预测，设计了一种新型并行时空 Transformer（PSTFormer），结合并行时空注意力机制和任务引导时空特征融合模块，有效避免了干扰并提取了特征，在C-MAPSS数据集上取得了很好的预测效果\cite{FU2025125995}。
目前，基于Transformer的剩余寿命预测方法已取得了显著的研究进展，并在多个工业应用场景中展现出了较好的性能，成为剩余寿命预测领域的研究热点之一。

除了单一的基于模型的方法或基于数据驱动的方法，近年来混合模型方法也受到了广泛关注。这类方法结合了基于模型的方法和基于数据驱动的方法的优点，旨在充分利用设备的先验退化机理信息，同时借助数据驱动模型强大的预测能力，以提高剩余寿命预测（RUL）的准确性和适用性。
例如，一些研究者在构建深度学习预测模型时，采用物理模型生成的模拟数据进行预训练，以提高模型的初始学习能力，并增强其在小样本场景下的泛化能力。此外，某些混合方法将数据驱动模型的预测结果与物理模型的计算结果进行融合，通过加权融合或多模型集成的方式，优化最终的预测性能。这些方法通过结合物理模型的领域知识和数据驱动模型的强大学习能力，有望在多变的工业环境中取得更为精确的预测结果。
然而，尽管混合模型方法在理论上具有显著的优势，在实际工程应用中仍面临不少挑战。首先，复杂设备的退化机理往往难以准确建模，这使得物理模型部分的构建存在较大的不确定性和误差。退化过程的多样性和不确定性使得依赖于物理模型的部分可能无法完全准确反映设备的实际运行状态。其次，数据驱动模型与物理模型的融合通常需要复杂的数据映射和特征转换过程。在多源信息融合的过程中，如何高效地处理不同类型的数据，以及如何解决数据尺度、特征空间和关联关系的差异，仍然是一个亟待深入研究的问题。因此，尽管混合模型方法在理论上具有较大的潜力，但其在实际工业应用中的推广仍然受到一定限制。

\section{本文研究内容}

近年来，随着传感器技术、数据采集系统和人工智能算法的迅猛发展，数据驱动的剩余寿命预测方法已逐步成为工业界的主流解决方案。相比于传统的物理建模方法，数据驱动方法不依赖于对设备退化机理的精确认知，而是通过对历史监测数据的深度挖掘，自动学习设备退化的潜在模式。这种方法不仅在模型构建上更加灵活高效，而且具备良好的适应性与泛化能力，能够应对复杂工况下的非线性退化行为，尤其适用于现代工业系统中设备种类多样、运行环境复杂、故障机制不明确的场景。

值得指出的是，尽管数据驱动方法在建模效率与适应性方面表现优异，纯粹的“黑盒建模”在解释性与可控性方面仍存在一定局限。因此，近年来出现了大量尝试将物理先验知识与数据驱动方法相结合的混合建模策略。本文即延续这一研究趋势，在不依赖完整微观物理模型的前提下，借助对退化机制的高层次物理认知，提出了一种具有物理启发性的混合式建模方法。所谓“高层次物理机理”，是指对设备性能劣化的大致演化趋势与主导作用因素的定性理解，这些认知虽不涉及详细微观建模，但足以为数据建模提供结构指导与变量划分的启示。通过将这类物理语义嵌入数据驱动建模流程，本文在保持灵活性与效率的同时，增强了模型结构的合理性与可解释性，为处理复杂退化场景提供了新的路径。

在数据驱动的剩余寿命预测研究中，一种被广泛采用的典型流程是：首先构建反映设备性能变化的退化指标，并由此形成设备的退化轨迹，随后再基于这些轨迹开展剩余寿命建模与预测。这一“先构建退化指标，后进行寿命建模”的范式，已在众多研究与工业应用中被反复验证，显示出良好的建模稳定性与预测效果。其中，退化指标（Degradation Indicator, DI）作为健康管理流程中的关键桥梁，其核心目标是将原始、高维且带有噪声的传感器监测数据，转化为一维或低维、能够刻画设备性能随时间演化趋势的代表性变量。退化指标不仅有助于提升模型对设备劣化行为的刻画能力，也为后续建模提供了统一、稳定、可解释的输入基础。

从本质上讲，退化指标在数据驱动方法中起到了“特征提纯”的作用，连接着原始数据获取与寿命预测建模的两个核心环节。在复杂工况下，设备运行状态往往受到载荷波动、环境扰动与人为操作等多种因素的综合影响，使得退化过程呈现出非线性、非平稳与时变的特点。一个高质量的退化指标应具有良好的单调性、鲁棒性、可解释性与预测性，能够在复杂背景中提取出与性能衰退强相关的信号。根据已有研究，退化指标的构建方法大致可分为三类：基于单维特征的构建方法、基于多维特征融合的方法，以及近年来发展迅速的基于深度学习的端到端方法。本文将以基于单维特征构建的退化轨迹为出发点，进一步探讨在轨迹层面实现性能退化成因解耦的建模框架。

尽管当前已有大量研究围绕退化指标的构建与寿命建模展开探索，但多数方法仍将退化轨迹视为一个整体信号进行建模，较少关注退化轨迹背后多源退化成因的区分与解析，然而多元影响因素的耦合恰恰是造成设备退化过程复杂性的重要原因，如果这种“退化机制异质性”若无法得到有效解耦与建模，可能会对预测模型的泛化性和解释性造成影响。

为此，本文从退化过程的物理本质出发，创新性地将影响设备性能的因素划分为两个具备明确物理语义的维度：日常损耗项（Daily Wear Item）与事件扰动项（Event Disturbance Item）。
其中，日常损耗项反映了设备在正常运行条件下，由于材料磨损、疲劳累积等物理化学过程引起的渐进性性能衰退；而事件扰动项则描述了由维护干预、部件更换或突发故障等退化事件引发的性能突变。这种基于物理机理的退化因素解耦方法为复杂退化过程的建模提供了全新的理论视角，有助于更准确地刻画设备的运行状态变化，并为剩余寿命预测提供更加可靠的理论依据。

基于上述理论分析，本文提出了一种基于退化轨迹分解的双通道剩余寿命预测框架（Degradation Trajectory Decomposition Based Dual Channel Remaining Useful Life Prediction Framework, DTDDC）。该方法从原始退化轨迹中分别提取日常损耗项与事件扰动项，从而实现退化轨迹的分解和两种性能影响分量的解纠缠，并通过构建两条独立的并行特征学习通道对不同退化因子进行专属建模，最后对双通道的输出结果进行融合实现最终的剩余寿命预测。

本研究的贡献主要体现在以下两个方面：

\begin{enumerate}
    \item \textbf{基于退化成因解耦的退化轨迹分解}：本文创新性地提出了“退化轨迹解纠缠”理论，并据此设计了一种基于退化成因解耦的轨迹分解方法，将设备退化轨迹划分为日常损耗项（常规磨损引起的平稳退化）与事件扰动项（突发性波动造成的性能变化）两个独立分量，从而实现了不同退化机制的物理解耦。在方法设计上，本文提出了一个简洁明晰的加法建模假设，即设备整体退化可视为两个退化成因在观测维度上的叠加。在此假设下，首先优先学习日常损耗项的演化过程，再通过对原始退化轨迹与其拟合结果之间进行逐时间点差分运算，提取出事件扰动项的时序特征。在日常损耗项建模中，本文构建了一种结合维纳过程理论建模与时序趋势提取机制的学习方法，将设备运行的物理退化规律与实际监测数据相融合，有效提升了趋势建模的稳健性。通过该物理启发的特征解耦策略，复杂的退化建模问题被分解为两个相对独立、结构清晰的子问题，在降低模型学习难度与训练样本需求的同时，也为差异化建模和高效并行处理提供了基础，有效兼顾了预测精度与计算效率。
    \item \textbf{双通道剩余寿命预测模型}：基于退化轨迹的双成分表示，本文进一步构建了双通道的剩余寿命预测架构。该架构由两个并行运行的特征学习通道组成，分别针对日常损耗项与事件扰动项的动态特性进行差异化建模。对于趋势明确、变化平稳的日常损耗项，本文采用结构简洁、参数可控的长短时记忆网络（LSTM）模型，以兼顾预测精度与模型的泛化能力；而针对模式复杂、非平稳性显著的事件扰动项，则首先进行退化事件的识别与扩展处理，再引入多层编码器结构与注意力机制以深度挖掘其潜在退化模式。注意力机制能够动态评估各输入时刻的显著性，引导模型关注关键事件窗口，从而有效减少非关信息与噪声的干扰。在完成两通道的特征提取后，本文设计了一种基于注意力的特征融合策略：以事件扰动项特征为主要信息通道，同时将日常损耗项特征转化为动态注意力权重，从信息层面引导特征融合过程，使融合结果更加聚焦于影响设备剩余寿命的关键要素。该策略不仅克服了传统特征拼接方式存在的信息冗余与主次不分问题，也进一步增强了融合特征的表达能力与预测效能。最后，将融合后得到的综合退化特征表示输入到一个由全连接网络构成的回归预测头中，完成剩余寿命预测任务。
\end{enumerate}

综上所述，本文通过引入退化成因解耦的理论视角，构建了具有明确物理意义的退化轨迹分解方法，并在此基础上设计了结构清晰、针对性强的双通道预测框架。该框架不仅在模型设计上实现了复杂问题的模块化与可解释性，还通过差异化建模与融合策略有效提升了预测性能与应用的可拓展性。上述方法的提出为复杂设备退化建模与寿命预测提供了一种具有物理启发性与数据驱动优势兼具的新路径。

\section{本文组织结构}
本文将从七个不同的章节展开介绍，各章节所包含的内容概括如下：

第一章：绪论。
首先，分别对本课题的研究背景、研究价值和研究挑战进行介绍；
接下来，对剩余寿命预测方法的国内外现有研究工作进行总结；
然后，针对这些方法的局限和不足，提出本文的研究思路和方法；并对本文的主要研究贡献进行总结；
最后，介绍本文的组织结构。

第二章：相关理论及技术。
依次对本研究中涉及到的相关理论和技术进行介绍，包括退化过程模型、时间序列分解、时间序列分段以及深度学习模型等方面，为后文的展开做好铺垫。

第三章：基于退化轨迹分解的双通道剩余寿命预测模型。
首先，对本文的研究问题进行形式化定义；
接下来，对本文所提出的基于退化轨迹分解的双通道剩余寿命预测模型的总体框架进行介绍，解释每一个组成模块的主要功能和设计思路。

第四章：基于退化成因解耦的退化轨迹分解。
详细介绍基于退化成因解耦的退化轨迹分解部分的具体实现过程，分别从研究动机、基本思路以及算法的具体实现细节等方面展开。

第五章：双通道剩余寿命预测模型。
详细介绍双通道剩余寿命预测模型部分的具体实现过程，分别从研究动机、基本思路以及算法的具体实现细节等方面展开。

第六章：实验设计与分析。
介绍对本文所提出的基于退化轨迹分解的双通道剩余寿命预测模型的实验验证部分，分别从实验数据集、评价指标、数据预处理以及实验结果分析等方面展开。
通过设计相关实验验证本文所提出的剩余寿命预测方法的有效性。

第七章：总结与展望。
总结了本文所提出的基于退化轨迹分解的双通道剩余寿命预测模型的研究工作与成果，分析了本文工作存在的缺点和不足，并对以后的研究工作做出展望。
